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在AstroZero中,通过配置ModelArts连接器,可实现AstroZero与华为ModelArts对接,用于 图像识别 文字识别 等AI(人工智能)场景。例如,对花卉类图片进行识别,识别出具体花卉品种。

前提条件

  • 已获取AK(Access Key ID)、SK(Secret Access Key),即访问密钥对,具体操作请参见获取AK/SK
  • 本场景是对花卉类图片进行识别,请提前在ModelArts上创建并部署上线用于花卉识别的模型,具体操作请参见使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别

创建ModelArts连接器

  1. 参考登录AstroZero新版应用设计器中操作,进入应用设计器。
  2. 在左侧导航栏中,选择“集成”
  3. 单击“连接器”中的“ 连接器实例”,进入连接器实例页面。
  4. 在左侧导航栏中,选择“AI > ModelArts”。
  5. 在右侧页面单击“+”,设置ModelArts对接信息。

    图1 创建ModelArts
    表1 创建ModelArts连接器参数说明

    参数

    说明

    名称

    新建连接器的名称。命名要求如下:

    • 长度不能超过64个字符,包括前缀命名空间的长度。
      说明:

      名称前的内容为命名空间,在AstroZero中为了避免不同租户间数据的重名,租户在首次创建应用时需要先定义一个命名空间。一个租户只能创建一个命名空间,创建后不支持修改。

    • 必须以英文字母开头,只能由英文字母、数字或单下划线组成,且不能以下划线结尾。

    访问密钥ID

    与私有访问密钥关联的唯一标识符,访问密钥ID和私有访问密钥一起使用,对请求进行加密签名。配置为前提条件中“AK”的值。

    访问密钥

    私有访问密钥,与访问密钥ID结合使用的密钥,对请求进行加密签名,可标识发送方,并防止请求被修改。配置为前提条件中“SK”的值。

    区域

    选择对接ModelArts的服务区域。

    项目ID

    ModelArts服务区域,对应的项目ID。

    描述

    根据实际需求,输入连接器的描述信息。

    取值范围:1~255个字符。

    打包当前配置

    选中该选项后,应用打包时会将当前配置的连接器信息(包括访问密钥和密钥)一并带入应用包中。例如,如果应用包发布到运行环境,当前配置默认会被同步到运行环境中。如果不勾选,则内容不会打包发布到运行环境,此时需要您参考管理应用中的连接器中操作,创建对应的连接器。

    默认为选中,对信息敏感的场景,建议不勾选。

  6. 设置完成后,单击“保存”
  7. (可选)测试是否能可识别花卉图片。

    1. 在连接器详情页面,单击“测试”。
    2. 配置测试参数,单击“测试”。
      选择类型:识别的主体可以是图片或者文本信息。本示例选择“图片文件”,并上传待识别的图片。
      • 图片URL:识别的主体是图片时,可选择“图片URL”并设置图片的URL。
      • 图片文件:识别的主体为图片时,可选择“图片文件”,直接拖入图片文件。
      • 文本信息:识别的主体为文本时,配置为“文本信息”,并填写具体的文本。
      • 模型Apig-Code:用于AstroZero调用ModelArts中,已上线的服务。
        1. 已执行前提条件中操作,即已部署上线用于花卉识别的模型。
        2. 在ModelArts管理控制台左侧菜单栏中,选择“部署上线 > 在线服务”,进入在线服务管理页面。
        3. 单击目标服务名称,进入服务详情页面。
        4. 选择“调用指南”页签,查看“API接口地址”。
          图2所示,该参数值为“API接口地址”中的一串字符串。
          图2 查看“API接口地址”
      • 模型Id:ModelArts管理控制台中,已上线服务的服务ID。
        1. 已执行前提条件中操作,即已部署上线用于花卉识别的模型。
        2. 在ModelArts管理控制台左侧菜单栏中,选择“部署上线 > 在线服务”,进入在线服务管理页面。
        3. 单击目标服务名称,进入服务详情页面。
        4. 查看服务ID值。

在脚本中调用连接器

在脚本中,调用连接器,实现调用ModelArts的接口。

  1. 参考创建空白AstroZero脚本中操作,创建一个空白脚本。
  2. 在脚本编辑器中,输入如下代码。

    import * as modelarts from 'modelarts';
    
    export class Input {
        @action.param({ type: "String", required: false, description: "the image url" })
        url: string;
    
        @action.param({ type: "String", required: false, description: "the base64 coded image" })
        image: string;
    
        @action.param({ type: "String", required: false, description: "" })
        apigCode: string
    
        @action.param({ type: "String", required: false, description: "" })
        modelId: string
    }
    
    export class Output {
        @action.param({ type: "string" })
        result: string;
    }
    
    
    export class testModelarts {
    
        @action.method({ input: "Input", output: "Output", description: "modelartspro test case" })
        run(input: Input): void {
            // 填写实例化的modelartspro连接器名称
            let client = modelarts.newClient("testArts")
            let result = null
            result = client.modelArtsWithURL(input.url, input.apigCode, input.modelId);
            console.log(result)
            return result
        }
    }
    

    其中,代码modelarts.newClient("testArts")中“testArts”为连接器的名称。如果连接器名称中带有命名空间前缀,代码中也需要携带。

  3. 单击脚本编辑器页面上方的,保存脚本。
  4. 保存成功后,单击,运行脚本。
  5. 在页面底部“输入参数”中,设置输入请求参数,单击测试窗口右上角的

    {
        "url": "https://XXXXXXXXX/testmodelarts.jpg",
        "apigCode": "bec274062225485b95fbcd4d6e8f128a",
        "modelId": "5ecac550-eefe-4437-9767-57eca07fa91f"
    }

    其中,“url”请设置为图片的URL。

  6. 在输出参数页签,可查看到识别的结果。

    {
        "predicted_label": "roses",
        "scores": [
            [
                "roses",
                "0.947"
            ],
            [
                "daisy",
                "0.050"
            ],
            [
                "tulips",
                "0.002"
            ],
            [
                "dandelion",
                "0.000"
            ],
            [
                "sunflowers",
                "0.000"
            ]
        ]
    }

  7. 单击脚本编辑器页面上方的,启用脚本。

在服务编排中调用连接器

在服务编排中,调用连接器,实现与ModelArts的对接。

  1. 参考创建空白AstroZero服务编排中操作,创建一个空白服务编排。
  2. 创建该服务编排的入参和出参变量。

    由于该服务编排调用的是ModelArts服务接口,需要定义该服务编排的入参和出参,与接口的入参和出参类型保持一致。
    表2 服务编排变量

    变量类型

    参数名

    参数类型

    Input/Output Type

    说明

    普通变量

    image

    文本

    Input Only

    图像数据,base64编码。

    普通变量

    apigCode

    文本

    Input Only

    模型Apig-Code。

    普通变量

    modelID

    文本

    Input Only

    模型Id。

    普通变量

    result

    任意

    Output Only

    输出的查询结果。

    普通变量

    error

    文本

    Output Only

    报错时的错误信息。

    1. 在服务编排设计页面右侧,选择
    2. 在全局上下文页面,单击“变量”后的加号。
      图3 创建变量
    3. 修改变量名为“image”。
      图4 设置变量
    4. 新增表2中其他变量,单击开始图元,在右侧设置整个服务编排的入参、出参。
      图5 设置入参、出参

  3. 在服务编排设计页面左侧,选择“连接器 > AI”,拖拽“ModelArts”图元至画布中。

    ModelArts是系统预置的与ModelArts对接的接口。

    图6 拖拽ModelArts图元至画布中

  4. 选中ModelArts图元,在右侧单击,选择创建ModelArts连接器中创建的连接器“testArts”。
  5. 单击,设置动作参数。

    图7 设置动作参数
    • 动作:调用的ModelArts的具体接口。本示例选择“modelarts_with_image”。
      • modelarts_with_url:根据图片URL识别图片。
      • modelarts_with_image:根据图片文件识别图片。
      • modelarts_with_text:根据文本信息识别文本。
    • 输入参数:调用接口的输入参数。在“目标”中选择参数,在“源”中拖入全局上下文中的对应变量。
    • 输出参数:调用接口的输出参数。
      • “源”中选择“result”,“目标”中拖入全局上下文中的“result”,用于接收调用结果。
      • “源”中选择“error”,“目标”中拖入全局上下文中的“error”,用于接收错误信息。

  6. 连接开始和ModelArts图元。

    图8 连接图元

  7. 单击页面上方的,保存服务编排。
  8. 保存成功后,单击,运行服务编排。
  9. 设置输入参数后,单击“运行”

    {
        "image": "https://XXXXXXXX/testmodelarts.jpg",
        "apigCode": "bec274062225485b95fbcd4d6e8f128a",
        "modelID": "5ecac550-eefe-4437-9767-57eca07fa91f"
    }

    其中,“image”为图片的URL。若输出识别结果,表示成功调用连接器。

    图9 输出结果

  10. 单击编辑器上方的,启用服务编排。

ai大模型训练花费分布常见问题

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  • ModelArts模型训练旨在提升开发者模型训练的开发效率及训练性能。提供了可视化作业管理、资源管理、版本管理等功能,基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优;预置和调优常用模型,简化模型开发和全流程训练管理。

  • 训练管理模块是ModelArts不可或缺的功能模块,用于创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。模型训练是一个不断迭代和优化的过程。在训练模块的统一管理下,方便用户试验算法、数据和超参数的各种组合,便于追踪最佳的模型与输入配置,您可以通过不同版本间的评估指标比较,确定最佳训练作业。

  • 盘古大模型致力于深耕行业,打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集,将行业知识know-how与大模型能力相结合,重塑千行百业,成为各组织、企业、个人的专家助手。

  • ModelArts提供了丰富的教程,帮助用户快速适配分布式训练,使用分布式训练极大减少训练时间。也提供了分布式训练调测的能力,可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等开发工具中调试分布式训练。

  • 模型转换,即将开源框架的网络模型(如Caffe、TensorFlow等),通过ATC(Ascend Tensor Compiler)模型转换工具,将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型。